Part III

針對學員問題進行彙整與回覆。

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Q17：目前AI生成的文獻綜述可信度高嗎？

A17：AI生成的文獻綜述的可信度取決於所提供的提示詞品質和詳細程度。廣泛且一般的提示詞可能會導致生成內容的可信度較高，但內容也會較為表面。當需要專業且深入的內容時，錯誤的機率會顯著增加。為了提高生成內容的品質，建議使用精煉和結構化的提示詞。此外，無論生成的內容如何，都需要研究人員作為守門員進行審查和校對。不能盲目依賴AI，必須保持批判性思維和質疑態度，以確保內容的準確性和可靠性。還是回歸老話，你需要做好守門員的角色，誰使用，誰負責。切勿三盲：盲聽、盲從、盲信。

Q18：個人研究水準取決於idea或研究設計水準？

A18：個人研究水準既取決於想法，也取決於研究設計水準。首先，一個好的想法是研究的起點，能夠帶來創新和價值。然而，僅有好的想法是不夠的，還需要有嚴謹和科學的研究設計來驗證和實現這些想法。研究設計決定能否有效回答研究問題並產生有意義的結果。因此，研究人員必須兼備創新思維和扎實的研究設計能力，二者缺一不可。

Q19：如何利用AI工具協助產出高質量的文獻綜述？

A19：使用AI生成高質量文獻綜述的有效方法包括以下步驟： 1. 資料收集與初步總結：利用AI高效閱讀大量文獻，並讓AI對每篇文章進行1-2句話的總結。 2. 分類整理：根據AI的總結對內容進行分類，例如將涉及ChatGPT應用於統計分析、寫作、原理和未來展望的內容分開整理。 3. 分段擴寫：根據歸類後的內容，讓AI分段進行擴寫，形成結構化的綜述文本。本公司提供完整的論文綜述課程【AI03：ChatGPT與AI工具助力文獻綜述：GPT與工作流】，有興趣的學友歡迎報名參加。三周年慶期間，到2024/8/31截止，購課優惠多。

Q20：ChatGPT等AI工具發展這麼快，未來很多科研工作是不是會被取代？

A20：AI工具的快速發展確實在某些方面顯著提高科研效率，但完全取代人類科研工作的可能性不大。科研需要嚴謹的邏輯判斷和創新思維，這些是AI目前難以完全達到的。AI生成的內容仍需人類進行審查和校對，以確保準確性和可靠性。雖然AI能夠輔助科研工作，但在人類具備批判性思維和邏輯判斷能力的前提下，AI只能作為輔助工具，而不是完全取代。

Q21：英語欠佳，可以讓AI幫我翻譯文章嗎？

A21：當然可以。AI在翻譯和潤色方面非常高效。不過，為了確保翻譯的準確性和語境的適當性，翻譯後你還是要進行校對和審閱。

Q22：是否需要使用多個AI模型互相驗證，所得結果才會更可信？

A22：個人認為是的。我經常使用ChatGPT、Claude以及Gemini三種大模型進行交叉驗證。每種模型的核心演算法都是GPT，但訓練材料、數據集以及參數各不相同，這就像向多個專家諮詢意見。對於複雜問題，使用不同模型進行回覆，評估其異同之處，進行交叉驗證。此外，我也會讓同一個模型多次回答相同問題，確保其穩定性和準確性。這樣的做法可以提高結果的可信度。

Q23：可以用AI幫我寫國科會計畫嗎？

A23：誰使用，誰負責。AI可以輔助寫計畫，但我們必須擔任守門員，評估回覆內容的正確性，進行校對與驗證。當使用AI閱讀文獻時，AI能夠快速提取關鍵資訊，但這些資訊是否正確、是否符合我們需求，都需要自行判斷。因此，培養研究專業素養和背景知識，才能對AI產出的結果做出正確判斷。

Q24：怎麼用AI工具查文獻才能又快又準呢？

A24：使用AI查文獻可以通過以下幾種方法：1. 優化檢索式：請AI優化檢索式，用於文獻資料庫（如PubMed）進行檢索；2. 使用專門的AI文獻搜尋工具：如connected paper、research rabbit、scite和perplexity。這些工具能文獻真實性跟正確性都高，前兩者還能製作文獻知識圖譜，快速瞭解研究現況。這些工具的使用方法在本公司課程中有詳細教授，有需要的朋友歡迎報名參加。

Q25：是不是使用越新穎的研究方法與統計分析，研究貢獻度會越高？

不是。研究貢獻度主要取決於所回答的臨床問題。如果能解決臨床上亟需解決的問題，貢獻度就會很高。同時，能清楚說明X-Y之間的中介機制，也會提高貢獻度。也要考慮所使用的研究設計與統計分析方法是否適合回答研究問題，以及實務上的可行性。這些都與研究結果的可靠性息息相關。只有在確保結果可靠性之後，才能談論研究的貢獻度。新穎的方法和分析工具固然重要，但它們只是手段，核心還是研究問題本身的價值和解決問題的有效性。作為研究人員，應該平衡創新和實際應用，並根據具體問題選擇最合適的研究方法。

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